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Utilizar funções do raster para personalizar análises de raster

A análise de raster distribuído, baseada no ArcGIS Image Server, processa conjunto de dados raster e imagem de sensoriamento remoto com uma série extensa de funções do raster. Os resultados especificados são automaticamente armazenados e publicados em um armazenamento de dados raster distribuído, onde eles podem ser compartilhados por toda a sua empresa.

Série robusta de funções da análise do raster

O núcleo deste recurso é a série de mais de 200 funções do raster fornecidas com ArcGIS. Estas funções estão disponíveis como funções de processamento individuais ou elas podem ser combinadas em uma cadeia de processamento como modelos de função do raster (RFT). Os modelos de função do raster são cadeias de processamento personalizadas que podem ser sob medida para qualquer aplicativo, utilizando uma variedade de tipos de dados de entrada e funções de processamento para facilitar fluxos de trabalho específicos.

As funções da análise de raster também podem ser estendidas pelo usuário com Função de raster do Python. As funções do raster personalizadas podem ser escritas no Python e uma vez que elas são adicionadas ao sistema elas podem alavancar o processamento distribuído da análise de raster.

As funções do raster e RTFs suportam processamento distribuído e paradigmas de armazenamento importantes, como, implementações locais, na nuvem e na web. Ambos o processamento de raster padrão e personalizado e recursos de armazenamento são elásticos e podem ser dimensionados para responder por demandas, emergências, prioridades de deslocamento e outros efeitos de capacidade exigida, demanda e custo. As funções do raster suportam processamento distribuído para suportar ambientes de processamento dinâmicos. Conforme o número de instâncias de processamento é alterado, a distribuição de processos da análise de raster altera para aproveitar o processamento e recursos de armazenamento.

Estas funções do raster e fluxos de trabalho baseados em RFT podem ser implementados via ArcGIS Pro, ArcGIS REST API, ArcGIS Python API, e API de JS, como também, visualizador de mapa da web no portal Enterprise. Por exemplo, você pode utilizar a tarefa Gerar Raster para executar análise de raster distribuída ao fornecer uma representação de objeto JSON de uma cadeia de função do raster.

Funções do raster e objetos disponíveis para análise de raster

A tabela abaixo lista as funções do raster disponíveis para análise de raster, suas descrições e objetos associados de JSON e Python.

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Limite binário

Thresholding

A função Threshold binária produza a imagem binária. Ela utiliza o método Otsu e assume a imagem de entrada para ter um histograma bimodal.

JSON | Python

Análise

Índice de aquecimento

PythonAdaptor

Calcula a temperatura aparente baseado na temperatura ambiente e umidade relativa.

Análise

Densidade de Kernel

KernelDensity

Calculates a magnitude-per-unit area from point or polyline features using a kernel function to fit a smoothly tapered surface to each point or polyline.

Análise

NDVI

NDVI

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um índice padronizado que permite a você gerar uma imagem exibindo áreas verdes (biomassa relativa). Este índice aproveita o contraste das características de duas bandas de um conjunto de dados raster multiespectral—absorções de pigmento da clorofila na banda vermelha e a alta refletividade de materiais vegetais na banda de infravermelho próximo (NIR). Para mais informações, consulte Função NDVI.

JSON | Python

Análise

NDVI Colorizado

NDVIColorized

Aplica a função NDVI na imagem de entrada e então utiliza um mapa de cores ou rampa de cores para exibir o resultado.

Análise

Tassel Cap

TasselCap

A transformação Tasseled Cap (Kauth-Thomas) é projetada para analisar e mapear a fenomenologia de vegetação e alterações de desenvolvimento urbano detectadas por vários sistemas de sensor do satélite. É conhecido como a transformação Tasseled Cap devido à forma da distribuição gráfica dos dados.

JSON | Python

Análise

Sobreposição ponderada

WeightedOverlay

A função WeightedOverlay permite a você sobrepor diversos rasters utilizando uma escala de medida comum e pesos, cada um de acordo com sua importância. Para mais informações, consulte Função Sobreposição Ponderada.

JSON | Python

Análise

Soma ponderada

WeightSum

A função WeightedSum permite a você sobrepor vários rasters, multiplicando cada um pelo seu peso e somando-os juntos. Para mais informações, consulte Função Soma Ponderada.

JSON | Python

Análise

Vento Frio

PythonAdaptor

O vento frio é uma forma para medir o quanto está frio quando o vento é levado em conta.

Análise

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Contraste e brilho

ContrastBrightness

A função ContrastBrightness melhora a aparência de dados raster (imagens) modificando o brilho ou contraste dentro da imagem. Esta função se aplica somente em raster de entrada de 8 bits.

JSON | Python

Aparência

Convolução

Convolution

A função Convolution executa um filtro nos valores de pixel em uma imagem, que pode ser utilizado para clarear uma imagem, escurecer uma imagem, detectar bordas dentro de uma imagem ou outras otimizações baseadas em kernel. Para mais informações, consulte Função Convolução.

JSON | Python

Aparência

Detecção de linha horizontal

Convolution

Detecta segmentos ao longo das linhas horizontais.

Aparência

Detecção de linha vertical

Convolution

Detecta segmentos ao longo das linhas verticais.

Aparência

Detecção de linha diagonal esquerda

Convolution

Detecta segmentos ao longo das linhas diagonais movendo da direita inferior para esquerda superior.

Aparência

Detecção de linha diagonal direita

Convolution

Detecta segmentos ao longo das linhas diagonais da esquerda inferior para direita superior.

Aparência

Gradiente ao norte

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes do norte.

Aparência

Gradiente ao oeste

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes ocidentais.

Aparência

Gradiente ao leste

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes do leste.

Aparência

Gradiente ao sul

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes meridionais.

Aparência

Nordeste gradiente

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes do nordeste.

Aparência

Noroeste gradiente

Convolution

Detecção de segmento ao longo de gradientes do sudeste.

Aparência

Suavização

Convolution

Filtra dados reduzindo a variação local e removendo ruído. O efeito é que os valores altos e baixos dentro de cada vizinhança são calculados com as médias, reduzindo os valores extremos nos dados.

Aparência

Suavização 3x3

Convolution

Filtra dados reduzindo a variação local e removendo ruído. Utiliza um filtro de baixa passagem de 3 por 3 para executar a suavização.

Aparência

Suavização 5x5

Convolution

Filtra dados reduzindo a variação local e removendo ruído. Utiliza um filtro de baixa passagem de 5 por 5 para executar a suavização.

Aparência

Nítido

Convolution

Acentua a diferença comparativa nos valores com seus vizinhos.

Aparência

Mais Nítido

Convolution

Acentua o valor até mais que o operador Nitidez.

Aparência

Nitidez 3x3

Convolution

Um filtro de alta passagem utilizando um Kernel de 3 por 3.

Aparência

Nitidez 5x5

Convolution

Um filtro de alta passagem utilizando um Kernel de 5 por 5.

Aparência

Laplaciano 3x3

Convolution

Os filtros Laplacian são frequentemente utilizados para detecção de borda de uma imagem que tenha sido suavizada primeiro para reduzir sua sensibilidade para ruído. Isto utiliza um filtro de 3 por 3.

Aparência

Laplaciano 5x5

Convolution

Os filtros Laplacian são frequentemente utilizados para detecção de borda de uma imagem que tenha sido suavizada primeiro para reduzir sua sensibilidade para ruído. Isto utiliza um filtro de 5 por 5.

Aparência

Horizontal de Sobel

Convolution

Utilizado para detecção de borda horizontal.

Aparência

Vertical de Sobel

Convolution

Utilizado para detecção de borda vertical.

Aparência

Propagação de Ponto

Convolution

A função de espalhar pontos retrata a distribuição de luz de uma origem de ponto por uma lente. Isto introduzirá uma leve efeito de desfocagem.

Aparência

Pansharpening

Pansharpening

A função Nitidez Pancromática utiliza uma imagem pancromática de alta resolução ou uma banda de raster para se fundir com um conjunto de dados raster de múltiplas bandas, de menor resolução para aumentar a resolução espacial da imagem de múltiplas bandas.

JSON | Python

Aparência

Estatísticas e Histograma

StatisticsHistogram

A função Estatística e Histograma é utilizada para definir a estatística e histograma de um raster. Você pode inserir esta função no final da cadeia de função para descrever a estatística e histograma de um modelo de função do raster (RFT). Isto pode ser necessário para controlar a visualização padrão do resultado de processamento, especialmente ao definir uma cadeia de função que contém muitas funções.

JSON | Python

Aparência

Contraste

Stretch

Calcula a estatística focal de cada pixel de uma imagem baseado em uma vizinhança focal definida.

JSON | Python

Aparência

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Classificar

Classify

A função Classify classifica um raster segmentado para um raster categórico.

JSON | Python

Classificação

Classificação de Probabilidade Máxima

MLClassify

A função MLClassify permite a você executar uma classificação supervisionada utilizando o algoritmo de classificação de máxima verossimilhança. O ArcGIS Server de hospedagem precisa ter uma licença do Spatial Analyst.

JSON | Python

Classificação

Região de crescimento

Região de Crescimento

A função Crescimento de Região agrupa pixels vizinhos em grupos dependendo do raio especificado a partir do ponto de origem. O grupo de pixels ou objeto recebe um valor de preenchimento especificado.

Classificação

Segmentação

SegmentMeanShift

A função SegmentMeanShift produz uma saída segmentada. Os valores de pixel na imagem de saída representam as cores RGB convergentes do segmento. O raster de entrada precisa ser uma imagem de 3 bandas de 8 bits. Se o serviço de imagem não for uma imagem de 3 bandas de 8 bits não atribuída, você poderá utilizar a função Stretch antes da função SegmentMeanShift .

JSON | Python

Classificação

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Conversão do modelo de cores

Conversão do Modelo de Cores

Converte o modelo de cores de uma imagem a partir da tonalidade, saturação e valor (HSV) de espaço de cor para vermelho, verde e azul (RGB) ou vice-versa.

Python

Conversão

Mapa de Cores

Colormap

A função Colormap transforma os valores de pixel para exibir os dados raster como uma imagem de cor vermelha, verde, azul (RGB), com base em cores específicas em um mapa de cores ou um intervalo de cores definido em uma rampa de cores. Para mais informações, consulte Função Mapa de Cores.

JSON | Python

Conversão

Mapa de Cores para RGB

Colormap2RGB

Converte um raster de única banda com um mapa de cores para um raster de três bandas (vermelho, verde e azul).

JSON | Python

Conversão

Complexo

Complex

Calcula a magnitude de valores complexos.

JSON | Python

Conversão

Escala de cinza

Grayscale

Converte uma imagem de múltiplas bandas em uma imagem de escala de cinza de única banda. Especifica pesos que podem ser aplicados a cada uma das bandas de entrada.

JSON | Python

Conversão

Rasterizar atributos

RasterizeAttributes

A função Rasterizar Atributos enriquece um raster ao adicionar bandas derivadas dos valores de atributos especificados, de um serviço da feição ou de uma tabela externa.

Conversão

Rasterizar feições

RasterizeFeatures

Converta dados da classe de feição de polígono, polilinha e ponto para uma camada raster.

Conversão

Remapear

Remap

A função Remap permite a você alterar ou reclassificar os valores de pixels dos dados raster. Para mais informações, consulte Função Remapear.

JSON | Python

Conversão

Conversão espectral

SpectralConversion

A função Conversão Espectral aplica uma matriz para uma imagem de bandas múltiplas para afetar os valores de cores da saída. Isto pode ser utilizado, por exemplo, para converter uma imagem infravermelha falsa para uma imagem de cor natural.

JSON | Python

Conversão

Conversão da unidade

UnitConversion

A função UnitConversion executa conversões de unidade.

JSON | Python

Conversão

Campo de vetor

VectorField

A função VectorField é utilizada para compor dois rasters de única banda (cada raster representa U/V ou Magnitude/Direção) em um raster de duas bandas (cada banda representa U/V ou Magnitude/Direção). O tipo de combinação de dados (U-V ou Magnitude-Direção) também pode ser convertido de modo intercambiável com esta função.

JSON | Python

Conversão

Renderizador do campo de vetor

VectorFieldRenderer

A função VectorFieldRenderer simboliza um U-V ou raster de Magnitude-Direção.

JSON | Python

Conversão

Remapeamento zonal

Remapeamento zonal

Esta é uma função que permite a você remapear pixels em um raster baseado em zonas definidas por outro raster e um mapeamento de valores dependente de zona definido em uma tabela.

Conversão

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Reflectância aparente

ApparentReflectance

Esta função calibra os valores de número digital (DN) de imagens de alguns sensores de satélite. A calibração utiliza elevação do Sol, data de aquisição, ganho do sensor e polarização para cada banda para derivar a refletância de Topo da Atmosfera além da correção de ângulo do Sol.

Correção

Geométrico

Geometric

A função Geometric transforma a imagem (por exemplo, ortorretificação) com base em uma definição de sensor e um modelo de terreno.

JSON | Python

Correção

Calibração do radar

RadarCalibration

A calibração é executada em imagem de radar de forma que os valores de pixel sejam uma representação verdadeira do radar backscatter.

Correção

Calibração Radiométrica do Sentinel-1

Sentinel-1 RadiometricCalibration

Executa diferentes tipos de calibração radiométrica em conjuntos de dados do Sentinel-1.

Correção

Remoção de Ruído Térmico do Sentinel-1

Remoção de Ruído Térmico do Sentinel-1

Remove ruído térmico de dados do Sentinel-1.

Correção

Manchar

Speckle

Filtra o conjunto de dados de radar manchado e suaviza o ruído ao reter as bordas ou feições nítidas na imagem.

JSON | Python

Correção

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Tabela de atributos

Tabela de Atributo

Permite a você definir uma tabela de atributos para simbolizar um conjunto de dados de mosaico de única banda ou conjunto de dados raster. Isto é útil quando você deseja apresentar a imagem que tem categorias discretas.

Gerenciamento de Dados

Buffer

Buffered

A função Com Buffer é utilizada para otimizar o desempenho de cadeias de funções complexas. Ela armazena a saída na memória de parte da cadeia de função que vem antes dela.

Gerenciamento de Dados

Recortar

Clip

Recorta um raster utilizando uma forma retangular de acordo com as extensões definidas ou recortará um raster para a forma de uma classe de feição de polígono de entrada. A forma que define o recorte pode recortar a extensão do raster ou recortar uma área dentro do raster.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Bandas compostas

CompositeBand

A função CompositeBand permite a você combinar várias imagens para formar uma imagem de múltiplas bandas.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Constante

Constant

Cria um raster virtual com um único valor de pixel que pode ser utilizado em modelos da função de raster e para processar um conjunto de dados de mosaico.

Gerenciamento de Dados

Extrair bandas

ExtractBand

A função ExtractBand permite a você extrair uma ou mais bandas de um raster, ou pode reordenar as bandas em uma imagem de múltiplas bandas.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Identidade

Identity

Esta função é utilizada para definir o raster de origem como parte do comportamento padrão de mosaico do conjunto de dados do mosaico. Esta função é uma função sem operação e não utiliza nenhum parâmetro exceto um raster.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Interpolar dados irregulares

Interpolar Dados Irregulares

Alguns conjuntos de dados netCDF ou HDF armazenam sua localização geográfica como conjuntos irregularmente espaçados de pixels ou dados de pontos. Ao adicionar estes conjuntos de dados a um conjunto de dados de mosaico, a função Interpolar Dados Irregulares utiliza os dados de grade irregulares e reamostra-os para que cada pixel seja de tamanho uniforme e seja quadrado.

Gerenciamento de Dados

Principais Metadados

KeyMetadata

Esta função permite que você insira ou substitua metadados chaves de uma raster.

Gerenciamento de Dados

Máscara

Mask

A função Mask altera a imagem, especificando um determinado valor de pixel ou uma gama de valores de pixel como NoData.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Extrair por Partes

Nibble

Replaces cells of a raster corresponding to a mask with the values of the nearest neighbors.

Python

Gerenciamento de Dados

Rasters do mosaico

MosaicRasters

Cria uma imagem de mosaico a partir de múltiplas imagens.

Gerenciamento de Dados

Informações do raster

RasterInfo

Modifica propriedades do raster, como tamanho de bit, valor de NoData e tamanho da célula.

Gerenciamento de Dados

Remodelar

Recast

A função Recast reatribui valores de parâmetro em um modelo de função existente.

JSON

Gerenciamento de Dados

Reprojetar

Reproject

A função Reprojetar modifica a projeção de um conjunto de dados raster, um conjunto de dados de mosaico ou um item do raster em um conjunto de dados de mosaico. Também pode reamostrar os dados para um novo tamanho de célula e definir uma origem.

Gerenciamento de Dados

Reamostrar

Resample

A função Resample reamostra os valores de pixels de uma determinada resolução.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

Fileira

Swath

Alguns conjunto de dados netCDF ou HDF armazenam sua localização geográfica como vetores espaçados irregularmente. Ao adicionar estes conjunto de dados para um conjunto de dados do mosaico, a função de fileira utiliza os dados irregularmente na grade e reamostra de forma que cada pixel é de tamanho uniforme e é quadrado.

Gerenciamento de Dados

Transpor bits

TransposeBits

A função TransposeBits executa uma operação de bit. Ela extrai valores de bits dos dados de origem e atribui para novos bits nos dados de saída.

JSON | Python

Gerenciamento de Dados

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Alocação de custo

Cost_Allocation

Calcula, para cada célula, sua origem de menor custo baseada no menor custo acumulativo sobre uma superfície de custo.

Python

Distância

Distância de custo

Cost_Distance

Calcula a distância de menor custo acumulativo para cada célula de ou para a origem de menor custo sobre uma superfície de custo.

Python

Distância

Alocação Euclidiana

Euclidean_Allocation

Calcula a fonte mais próxima para cada célula baseada na distância Euclidiana.

Python

Distância

distância Euclidiana

Euclidean_Distance

Calcula a direção, em graus, da origem mais próxima para cada célula.

Python

Distância

Caminhos de menor custo

Least_Cost_Path

Calcula o menor caminho de custo da origem até o destino.

Python

Distância

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Preencher

Fill

Fills sinks in a surface raster to remove small imperfections in the data.

Python

Hidrologia

Acumulação de fluxo

Flow_Accumulation

Creates a raster of accumulated flow into each cell. A weight factor can optionally be applied.

Python

Hidrologia

Distância do Fluxo

flow_distance

Calcula a distância horizontal ou vertical de declividade mínima para célula(s) em um fluxo ou rio em que eles fluem, para cada célula.

Python

Hidrologia

Direção de Fluxo

flow_direction

Substitui as células de um raster correspondendo à máscara com os valores dos vizinhos mais próximos.

Python

Hidrologia

Link do fluxo

Stream_Link

Assigns unique values to sections of a raster linear network between intersections.

Python

Hidrologia

Vertente

Watershed

Determines the contributing area above a set of cells in a raster.

Python

Hidrologia

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Valor absoluto

Abs

Calcula o valor absoluto dos pixels em um raster.

Python

Matemática

Aritmético

Arithmetic

A função Arithmetic executa uma operação aritmética entre dois rasters ou um raster e um escalar, e vice versa.

JSON | Python

Matemática

Aritmética da banda

BandArithmetic

Calcula índices utilizando fórmulas pré definidas ou uma expressão definida pelo usuário.

JSON | Python

Matemática

GEMI

BandArithmetic

O Índice Global de Monitoramento Ambiental (GEMI) é um índice de vegetação não-linear para monitoramento ambiental global a partir de imagens de satélite. É semelhante ao NDVI, mas é menos sensível aos efeitos atmosféricos. Ele é afetado pelo solo bruto; portanto, não é recomendado para uso em áreas de vegetação escassa ou moderadamente densa.

Python

Matemática

GVI

BandArithmetic

O Índice de Vegetação Verde (GVI) foi originalmente projetado a partir de imagens Landsat MSS, mas foi modificado para imagens Landsat TM. Também é conhecido como o índice de vegetação verde de Tasseled Cap da Landsat TM. Pode ser utilizado com imagens cujas bandas compartilham as mesmas características espectrais.

Python

Matemática

SAVI Modificado

BandArithmetic

O Índice de Vegetação Modificado Ajustado pelo Solo (MSAVI2) tenta minimizar o efeito do solo bruto no SAVI.

Python

Matemática

NDVI

BandArithmetic

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a standardized index allowing you to generate an image displaying greenness (relative biomass). This index takes advantage of the contrast of the characteristics of two bands from a multispectral raster dataset—the chlorophyll pigment absorptions in the red band and the high reflectivity of plant materials in the near-infrared (NIR) band.

Matemática

PVI

BandArithmetic

O Índice de Vegetação Perpendicular (PVI) é semelhante a um índice de vegetação por diferença; porém, é sensível para variações atmosféricas. Ao utilizar este método para comparar diferentes imagens, ele deve ser utilizado em imagens que foram atmosfericamente corrigidas.

Python

Matemática

SAVI

BandArithmetic

O Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) é um índice de vegetação que tenta minimizar as influências de brilho do solo utilizando um fator de correção de brilho do solo. Isto é normalmente utilizado em regiões áridas onde a cobertura vegetativa é baixa.

Python

Matemática

Fórmula de Sultan

BandArithmetic

O processo de Sultan obtém uma imagem de 8 bits de seis bandas e utiliza uma fórmula de Sultan para produzir uma imagem de 8 bits de três bandas. A imagem resultante destaca formações de rochas denominadas ofiolitos em litorais. Esta fórmula foi projetada com base nas bandas TM ou ETM de uma cena do Landsat 5 ou 7. As equações aplicadas para criar cada banda de saída são as seguintes:

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

Python

Matemática

SAVI Transformado

BandArithmetic

O Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Transformado (TSAVI) é um índice de vegetação que tenta minimizar influências de brilho do solo assumindo que a linha de superfície tem um declive arbitrário e intercepta.

Python

Matemática

Calculadora

RasterCalculator

Computa um raster a partir de um raster baseado em uma expressão matemática.

JSON | Python

Matemática

Dividir

Local

Divide os valores de dois rasters em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

Expoente

Local

Calcula a base e exponencial dos pixels em um raster.

Python

Matemática

Exp10

Local

Calcula a base 10 exponencial dos pixels em um raster.

Python

Matemática

Exp2

Local

Calcula a base 2 exponencial dos pixels em um raster.

Python

Matemática

Real

Local

Converte cada valor de pixel de um raster em uma representação de ponto flutuante.

Python

Matemática

Inteiro

Local

Converte cada valor da pixel de um raster para um número inteiro por truncamento.

Python

Matemática

Ln

Local

Calcula o logaritmo natural (base e) de cada pixel em um raster.

Python

Matemática

Log10

Local

Calcula a base de logaritmo 10 de cada pixel em um raster.

Python

Matemática

Log2

Local

Calcula a base de logaritmo 2 de cada pixel em um raster.

Python

Matemática

Subtrair

Local

Subtrai o valor do segundo raster de entrada do valor do primeiro raster de entrada em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

Módulo

Local

Localiza o remanescente (módulo) do primeiro raster quando dividido pelo segundo raster em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

Negativo

Local

Altera o sinal (multiplica por -1) dos valores de pixel do raster de entrada em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

Adicionar

Local

Adiciona (somas) os valores de dois rasters em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

Potência

Local

Eleva os valores de pixel em um raster a uma potência dos valores localizados em outro raster.

Python

Matemática

Arredondar para Menos

Local

Retorna o próximo valor inteiro mais baixo, como um valor de ponto flutuante, para cada pixel em um raster.

Python

Matemática

Arredondar para Mais

Local

Retorna o próximo valor inteiro mais alto, como um valor de ponto flutuante, para cada pixel em um raster.

Python

Matemática

Quadrado

Local

Calcule o quadrado dos valores de pixel em um raster.

Python

Matemática

Raiz quadrada

Local

Calcule a raiz quadrada dos valores de pixel em um raster.

Python

Matemática

Multiplicar

Local

Multiplica os valores de dois rasters em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Con

Local

Executa uma operação condicional Se, Então, Outro. Quando um operador Con é utilizado, normalmente são necessárias duas ou mais funções locais encadeadas, onde uma função declara os critérios e a segunda função é o operador Con que utiliza os critérios e dita quais devem ser as saídas verdadeiras e falsas.

Python

Matemática: Condicional

Definir Nulo

Local

Configurar para Nulo define localizações de célula identificadas para NoData baseado em critérios especificados. Ele retorna NoData se uma avaliação condicional for verdadeira e retorna o valor especificado por outro dado raster se falsa.

Python

Matemática: Condicional

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

E Bitwise

Local

Executa a operação Bitwise E em valores binários de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Mudança à Esquerda de Bitwise

Local

Executa a operação Mudança à Esquerda de Bitwise em valores binários de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Não Bitwise

Local

Executa uma operação Bitwise Não (complemento) no valor binário de um raster de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Ou Bitwise

Local

Executa uma operação Bitwise Ou em valores binários de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Deslocar à Direita do Bitwise

Local

Executa a operação Deslocar à Direita do Bitwise em valores binários de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

XOu Bitwise

Local

Executa a operação Ou Bitwise eXclusivo em valores binários de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

E Booleano

Local

Executa a operação Booleano E em valores de pixels de dois rasters de entrada.

Se ambos os valores de entrada forem verdadeiros (não zero), o valor de saída será 1. Se um ou ambos os valores de entrada forem falsos (zero), o valor de saída será 0.

Python

Matemática: Lógica

Não Booleano

Local

Executa uma operação Não Booleano (complemento) nos valores de pixel do raster de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Ou Booleano

Local

Executa a operação Ou Booleano em valores da célula de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

XOu Boolean

Local

Executa a operação Booleano eXclusive Ou em valores da célula de dois rasters de entrada.

Python

Matemática: Lógica

Igual A

Local

Executa uma operação igual-a em dois raster em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Maior Que

Local

Executa uma operação maior-que Relacional em duas entradas em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Maior que Igual

Local

Executa uma operação maior-que-ou-igual-a Relacional em duas entradas em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Nulo

Local

Determina quais valores do raster de entrada são de NoData em uma base de pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Menor Que

Local

Executa uma operação menor-que Relacional em duas entradas em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Menor que Igual

Local

Executa uma operação menor-que-ou-igual-a Relacional em duas entradas em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

Não Igual

Local

Executa uma operação não-igual-a Relacional em duas entradas em uma base pixel a pixel.

Python

Matemática: Lógica

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

ACos

Local

Calcula o co-seno inverso dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ACosH

Local

Calcula o co-seno hiperbólico inverso dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ASen

Local

Calcula o seno inverso dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ASenH

Local

Calcula o seno hiperbólico inverso dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ATan

Local

Calcula a tangente inversa dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ATan2

Local

Calcula a tangente inversa (baseado em x,y) dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

ATanH

Local

Calcula a tangente hiperbólica inversa dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

Cos

Local

Calcula o co-seno dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

CosH

Local

Calcula o co-seno hiperbólico dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

Sen

Local

Calcula o seno dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

SenH

Local

Calcula o seno hiperbólico dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

Tangente

Local

Calcula a tangente dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

TanH

Local

Calcula a tangente hiperbólica dos pixels em um raster.

Python

Matemática: Trigonométrico

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

ArgStatistics

ArgStatistics

A função ArcStatistics calcula parâmetros de estatísticas. Há quatro métodos na função ArgStatistics: ArgMax, ArgMin, ArgMedian e Duração.

Python

Estatística

Parâmetro Máximo

ArgStatistics

ArgMax representa o parâmetro de máximo. No método ArgMax, todas as bandas de raster de cada raster de entrada são atribuídas com um índice de banda com aumento baseado em 0.

Python

Estatística

Parâmetro da Mediana

ArgStatistics

O método ArgMedian retorna o Índice de banda para o qual o pixel fornecido atinge o valor médio de valores de todas as bandas.

Python

Estatística

Parâmetro Mínimo

ArgStatistics

ArgMin é o parâmetro de mínimo, que retorna o Índice de banda para o qual o pixel fornecido atinge seu valor mínimo.

Python

Estatística

Duração

ArgStatistics

O método Duração encontra os elementos consecutivos mais longos no conjunto, onde cada elemento tem um valor maior ou igual a mínimo e menor ou igual a máximo, e então retorna seu comprimento.

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Estatística

Estatísticas da célula

CellStatistics

Esta é uma função que calcula estatísticas de múltiplos rasters, em uma base de pixel por pixel. As estatísticas disponíveis são maioria, máximo, média, mediana, mínimo, minoria, intervalo, desvio padrão, soma e variedade.

Estatística

Estatísticas de Maioria das células

CellStatistics

Determina o valor que ocorre com mais frequencia em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Máximo das células

Estatísticas da Célula

Determina o maior valor em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Média das células

Estatísticas da Célula

Calcula a média em uma base pixel e pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Mediana das células

Estatísticas da Célula

Calcula o valor médio de pixels em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Mínimo das células

Estatísticas da Célula

Determina o menor valor em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Minoria das células

Estatísticas da Célula

Determina o valor que ocorre com menos frequencia em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Intervalo das células

Estatísticas da Célula

Calcula a diferença entre o maior e o menor valor em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Desvio Padrão das células

Estatísticas da Célula

Calcula o o desvio padrão de pixels em uma base pixel a pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Soma das células

Estatísticas da Célula

Calcula o valor total em uma base pixel e pixel.

Python

Estatística

Estatísticas de Variação das células

Estatísticas da Célula

Calcula o número de valores únicos em uma base pixel e pixel.

Python

Estatística

Estatística

Statistics

A função Estatística calcula a estatística focal para cada pixel de uma imagem baseado em uma vizinhança focal definida.

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Estatística

Estatísticas zonais

ZonalStatistics

Calculates statistics on values of a raster within the zones of another dataset.

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Estatística

FunçãoFunção de RasterDescriçãoAmostrasCategoria

Aspecto

Aspect

O aspecto identifica a direção de declividade da taxa máxima de alteração no valor de cada célula para seus vizinhos. O aspecto pode ser visto como a direção de declividade. Os valores do raster de saída serão a direção de bússola do aspecto.

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Superfície

Curva de Nível

Contour

A função Curva de Nível gera linhas de contorno juntando pontos com a mesma elevação a partir de um conjunto de dados raster de elevação. As curvas de nível são isolinhas criadas como rasters para visualização.

Superfície

Curvatura

Curvature

A função Curvatura exibe a forma ou curvatura de declividade. Uma parte da superfície pode ser côncava ou convexa; você pode dizer isto olhando o valor da curvatura. A curvatura é definida calculando a segunda derivada da superfície.

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Superfície

Preenchimento de elevação nula

ElevationVoidFill

A função Preenchimento de Elevação Nula é utilizada para criar pixels onde tiver vazios em sua elevação.

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Superfície

Relevo Sombreado

Hillshade

A função relevo sombreado produz uma representação 3D da superfície do terreno em escala de cinza, levando em conta a posição relativa do Sol para sombreamento da imagem.

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Superfície

Relevo sombreado

ShadedRelief

Uma representação 3D de cores do terreno é criada juntando as imagens a partir dos métodos de elevação e panorama codificados. Esta função utiliza a altitude e propriedades de azimute para especificar a posição do sol.

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Superfície

Declividade

Slope

A declividade representa a taxa de alteração da elevação de cada célula do modelo de elevação digital (DEM). É o primeiro derivado de um DEM.

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Superfície

Panorama

Viewshed

Determina os locais de superfície do raster visíveis para um conjunto de feições do observador, utilizando métodos geodésicos

Superfície